Thought Agent 是一个 LLM-powered 的任务型对话 Agent 框架,在传统任务型对话 Agent 架构的基础上创新性地引入了 LLM 来强化自然语言理解、自然语言生成(NLG)等对话系统的通用核心能力,并通过将意图、槽位等信息进行配置化的设计,使得对话 Agent 的设计和实施变得更加高效、通用且易于开发,改善了传统方案...
《如何借助 LLM 设计和实现任务型对话 Agent》O网页链接 û收藏 2 评论 ñ1 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... 3 公司 阿里云计算有限公司 Ü 简介: 世界观来自体验与完善,人生意义归于奉献与誓约 更多a 微关系 他的关注(222) 红星...
首先,我们介绍了Spring AI在功能更新后如何简化和扩展业务逻辑处理,特别是在处理多轮对话、用户历史数据以及复杂数据库操作时的优势。通过全局参数,系统能够更精准地捕捉用户需求,并在数据库层面执行相关操作,真正实现了智能化的交互和自动化的业务流程。 我们还设计了一个待办事项管理功能,其中通过精心设计的提示词和模...
Thought Agent是一个 LLM-powered 的任务型对话 Agent 框架,在传统任务型对话 Agent 架构的基础上创新性地引入了 LLM 来强化自然语言理解、自然语言生成(NLG)等对话系统的通用核心能力,并通过将意图、槽位等信息进行配置化的设计,使得对话 Agent 的设计和实施变得更加高效、通用且易于开发,改善了传统方案的开发效率和...
2 Thought Agent 框架 Thought Agent是一个 LLM-powered 的任务型对话 Agent 框架,在传统任务型对话 Agent 架构的基础上创新性地引入了 LLM 来强化自然语言理解、自然语言生成(NLG)等对话系统的通用核心能力,并通过将意图、槽位等信息进行配置化的设计,使得对话 Agent 的设计和实施变得更加高效、通用且易于开发,改善...
Agent是一个 LLM-powered 的任务型对话 Agent 框架,在传统任务型对话 Agent 架构的基础上创新性地引入了 LLM 来强化自然语言理解、自然语言生成(NLG)等对话系统的通用核心能力,并通过将意图、槽位等信息进行配置化的设计,使得对话 Agent 的设计和实施变得更加高效、通用且易于开发,改善了传统方案的开发效率和泛化...
userMemory:此参数用于传递用户的历史上下文,使得回调函数能够使用到之前的对话或操作记录。例如,在待办事项管理中,我们可能需要根据历史数据判断某个任务是否已经完成。 chatClient:该参数将待办函数与一个大模型连接,借助大模型生成SQL查询或其他复杂操作。chatClient负责与大模型进行交互,生成所需的SQL,而外层的思考模型...